智能照明系统KNX与DALI协议网关的设计及实现

先进控制算法在实际应用过程中,往往伴随着算法难以实现、调试繁琐等问题。为将先进控制算法高效地部署到DCS上,提出了一种方便快捷的实现方法。首先,在MATLAB自身集成的先进控制算法与实际工业对象之间建立OPC通讯,反复调试后得到与被控对象特性相匹配的控制算法;其次,通过MATLAB RTW将该MATLAB/Simulink先进控制算法生成C++代码;最后,使用软PLC高级语言编程技术,将算法的C++代码无缝集成到DCS当中。实践中设计了一种基于双容水箱液位控制的模糊控制算法。实验结果表明,以该方式设计的控制算法具有良好的控制特性和较高的实际应用价值。该方式缩短了以往控制算法的部署周期,为先进控制算法在DCS中的实际应用提供了强有力地解决方案。     

高性能计算与天文大数据研究综述

数据是天文学发展的重要驱动。分布式存储和高性能计算(High Performance Computing,HPC)为应对海量天文数据的复杂性、不规则的存储和计算起到推动作用。天文学研究中多信息和多学科交叉融合成为必然,天文大数据已进入大规模计算时代。高性能计算为天文大数据处理和分析提供了新的手段,针对一些传统手段无法解决的问题给出了新的方案。文中根据天文数据分类和特征,以高性能计算为支撑,对天文大数据的数据融合、高效存取、分析及后续处理、可视化等问题进行了研究,总结了现阶段的技术特点,提出了处理天文大数据的研究策略和技术方法,并对天文大数据处理面对的问题和发展趋势进行了探讨。     

柴油机供油系统状态的朴素贝叶斯诊断方法研究

针对朴素贝叶斯方法的缺点,提出了基于主分量分析方法的柴油机供油系统朴素贝叶斯诊断技术;该方法利用历史诊断记录,通过主分量分析方法对训练样本的输入维数进行约简,将高维相关的特征信号转换为低维相互独立的特征信号,并在此基础上进行贝叶斯诊断分析,从而改善了贝叶斯方法中要求的属性信息之间的独立性限制,实验结果表明,基于主成分分析方法的贝叶斯故障诊断技术对于简化诊断模型,减少算法执行时间,提高诊断速度具有重要作用。     

吸引子键波在弱信号检测中的应用研究

分析了Duffing方程的基本形式,阐述了基于混沌信号相平面变化进行弱信号检测的工作原理,分析了蔡氏电路中混沌吸引子的键波及螺旋表示方法,设计了一个基于Chua电路键波同步系统;通过实验给出了混沌键波同步系统在在弱信号检测的应用,解决了目前利用混沌检测弱信号中存在的两个关键问题,为混沌键波同步系统在弱信号中的实际应用奠定了一定的基础。     

图像处理在粉末粒度在线检测系统中的应用

介绍了基于图像处理技术的静电粉末在线粒度检测系统的工作原理、硬件组成及软件设计.该系统针对静电粉末图像的特点采用了自适应阀值分割、边界链码图像处理技术.在此基础上研发了一个套粒度分析软件,该软件能输出多达30个粒级的累积率,将软件输出结果与实际粒度分布进行比较,结果证明该软件的统计正确率迭90.1%以上.分析一幅1600×1200大小的彩色颗粒位图图像所花的时间少于5s,完全可以满足静电粉末在线粒度检测的要求.     

基于自组织神经网络的炉膛火焰燃烧诊断系统

针对目前大型锅炉火焰检测手段的落后现状,提出了一种基于数字图像处理与自组织竞争神经网络进行燃烧诊断的方法,设计了一套火焰燃烧诊断系统.利用数字图像处理技术提取火焰特征量,应用神经网络的竞争学习对不同负荷下的全炉膛火焰图像进行识别分类,从而实现燃烧诊断和灭火预警的功能.     

基于KNX的地下停车场智能监控及车位引导系统

针对目前地下停车场的自动化监控和管理方式单一,缺乏智能化的停车位引导以及停车场内照明、通风、泵站设施管理方式落后等问题,提出一种基于KNX的地下停车场智能监控及车位引导系统;通过将各个KNX节点设备挂载到KNX总线上,构建KNX系统,通过挂接在KNX总线上的智能终端实现对整个地下停车场的监控与管理,即实现对停车场照明、通风设备的管理和监控,以及车辆检测、车位检测以及车辆进入车位的智能引导功能;经实践验证,系统运行稳定可靠,实时性好,抗干扰能力强。     

基于CCD图象处理的炉膛温度测量与燃烧诊断系统

根据三基色原理和Plank定律建立了三色测温公式,分析了误差的产生原因并对测温公式进行了修正。结合数字图像处理技术,提出了温度场测量和燃烧诊断的方法。通过设计的一套系统,在某电厂200MW锅炉上进行实际运行,结果表明,该系统简便实用,可实现温度场的在线检测,能对炉内的燃烧状况作出符合实际的评价,具有一定的工程应用价值。     

桥梁整体顶升施工技术的应用研究

文章结合桥梁整体顶升工程实例,介绍了同步顶升技术施工工艺及在桥梁顶升工程中的具体应用。该施工技术经济、安全,施工方便且进度快,可为同类工程应用此技术提供参考。     

基于小波神经网络的炉膛火焰燃烧诊断方法

提出了一种基于数字图像处理及小波神经网络进行燃烧诊断的方法,并将经过训练的小波神经网络应用到锅炉的实时燃烧诊断中.现场实验表明,该方法具有准确、快速的优点,为锅炉安全的运行提供了更为可靠的依据.